Ćwiczenie — tworzenie notesu platformy Azure i importowanie danych

Ukończone

Najpierw należy utworzyć nowy notes platformy Azure. Notesy platformy Azure znajdują się w projektach, których głównym celem jest grupowanie powiązanych notesów. W trakcie tej lekcji utworzysz nowy projekt, a następnie utworzysz w nim notes.

1. W przeglądarce przejdź do strony https://notebooks.azure.com

2. Zaloguj się za pomocą konta Microsoft.

3. Kliknij pozycję Moje projekty w menu w górnej części strony.

4. Kliknij przycisk + Nowy projekt w górnej części strony "Moje projekty".

5. Utwórz nowy projekt o nazwie „ML Notebooks” lub podobnej. Jeśli chcesz, możesz usunąć zaznaczenie pola wyboru „Public” (Publiczny), ale upublicznienie projektu umożliwia udostępnienie innym osobom znajdujących się w nim notesów za pośrednictwem linków, mediów społecznościowych lub wiadomości e-mail. Jeśli nie wiesz, co wybrać, możesz łatwo zmienić stan projektu na publiczny lub prywatny w późniejszym czasie.

   

   Tworzenie projektu

6. Kliknij pozycję + Nowy i wybierz pozycję Notes z menu, aby dodać notes do projektu.

   

   Dodawanie notesu do projektu

7. Nadaj notesowi nazwę taką jak "On-Time Flight Arrivals.ipynb" i wybierz język Python 3.6 jako język. Spowoduje to utworzenie notesu za pomocą jądra języka Python 3.6 na potrzeby wykonywania kodu w języku Python. Jedną z zalet notesów platformy Azure jest to, że można w nich używać różnych języków, wybierając różne jądra.

   

   Tworzenie notesu

   Jeśli jesteś ciekawy, rozszerzenie .ipynb file-name oznacza "IPython notebook". Notesy Jupyter były pierwotnie znane jako notesy IPython (Interactive Python) i obsługiwały tylko język Python jako język programowania. Nazwa Jupyter to połączenie nazw języków Julia, Python i R — głównych języków programowania obsługiwanych przez program Jupyter.

8. Kliknij notes, aby otworzyć go do edycji.

   

   Otwieranie notesu

Podczas pracy w usłudze Azure Notebooks możesz tworzyć dodatkowe projekty i notesy. Możesz tworzyć notesy od podstaw lub przekazywać istniejące notesy.

Notesy programu Jupyter są wysoce interaktywne, a ponieważ mogą zawierać kod wykonywalny, stanowią doskonałą platformę do manipulowania danymi i tworzenia na ich podstawie modeli predykcyjnych.

1. Wprowadź następujące polecenie w pierwszej komórce notesu:

   !curl https://topics.blob.core.windows.net/public/FlightData.csv -o flightdata.csv
   

   Napiwek

   curl to polecenie powłoki Bash. W notesie programu Jupyter możesz wykonywać polecenia powłoki Bash, poprzedzając je znakiem wykrzyknika. To polecenie pobiera plik CSV z usługi Azure Blob Storage i zapisuje go przy użyciu nazwy flightdata.csv.

2. Kliknij przycisk Uruchom , aby wykonać curl polecenie.

   

   Importowanie zestawu danych

3. W drugiej komórce notesu wprowadź następujący kod języka Python, aby załadować flightdata.csv, utworzyć z niego ramkę danych biblioteki Pandas i wyświetlić pięć pierwszych wierszy.

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_csv('flightdata.csv')
   df.head()
   

4. Kliknij przycisk Uruchom , aby wykonać kod. Upewnij się, że dane wyjściowe są podobne do danych pokazanych poniżej.

   

   Ładowanie zestawu danych

   Utworzona ramka danych zawiera informacje o przyjeździe na czas dla dużej amerykańskiej linii lotniczej. Zawiera on ponad 11 000 wierszy i 26 kolumn. (Dane wyjściowe zawierają wartość "5 wierszy", ponieważ funkcja head ramki danych zwraca tylko pięć pierwszych wierszy). Każdy wiersz reprezentuje jeden lot i zawiera informacje, takie jak źródło, miejsce docelowe, zaplanowany czas odlotu i czy lot przybył na czas, czy późno. Przyjrzymy się tym danym dokładniej nieco później w tym module.

5. Użyj polecenia File ->Save and Checkpoint, aby zapisać notatnik.

Użyj poziomego paska przewijania, aby przewinąć w lewo i w prawo i wyświetlić wszystkie kolumny w zestawie danych. Ile kolumn zawiera zestaw danych? Czy na podstawie nazw kolumn potrafisz zgadnąć, co reprezentuje każda kolumna?